Observability for Large Language Models
Lingua: inglese
Editore: APress, US, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: Rarewaves USA United, HEBRON, KY, U.S.A.Rarewaves USA United
Venditore AbeBooks dal 20 giugno 2025
Condizione: Nuovo
EUR 46,56
Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloDescrizione dell’articolo da parte del venditore
This book is a comprehensive guide designed to equip engineers, data scientists, and AI practitioners with the principles, tools, and strategies needed to ensure reliability, performance, and accountability in Large Language Models (LLMs). The book begins by laying the groundwork with the foundations of observability, introducing LLMs, their significance in modern AI, and the critical role observability plays in maintaining robust systems. It then explores SRE principles, service level objectives, and incident response, while distinguishing the unique observability challenges that arise in AI and ML systems. Building on this foundation, the book dives into measuring performance, from defining SLOs tailored for LLMs to monitoring computational and token-level metrics. Readers gain practical insights into structured logging, debugging, and distributed tracing methods that provide visibility into complex LLM workflows. Scaling challenges are addressed through strategies for cross-model observability, autoscaling, latency reduction, and fault-tolerant infrastructure design. The book further explores chaos engineering, guiding readers through resilience testing in LLMs and the automation of chaos experiments in CI/CD pipelines. Finally, it highlights monitoring, retraining, and ethical considerations in AI observability, including governance, privacy, and accountability.In conclusion, this book provides a holistic roadmap to building reliable, transparent, and future-ready LLM systems.What you will learn:How to design observability pipelines for LLMs, including token-level logging, prompt tracing, and latency analysis.Techniques for applying chaos engineering principles to test LLM robustness under stress andfailure scenarios.Methods for building SLOs, SLAs, and dashboards tailored to inference quality and modelreliability.Strategies for monitoring hallucinations, drift, bias, and ethical failures in real-time.Who this book is for:This book is for AI infrastructure engineers, SREs, machine learning platform teams, and applied AI practitioners deploying or maintaining LLM-based applications.…
Codice articolo LU-9798868828263
- Titolo
- Observability for Large Language Models
- Autore
- Ankush Sharma
- Editore
- APress, US
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798868828263
This book is a comprehensive guide designed to equip engineers, data scientists, and AI practitioners with the principles, tools, and strategies needed to ensure reliability, performance, and accountability in Large Language Models (LLMs).
The book begins by laying the groundwork with the foundations of observability, introducing LLMs, their significance in modern AI, and the critical role observability plays in maintaining robust systems. It then explores SRE principles, service level objectives, and incident response, while distinguishing the unique observability challenges that arise in AI and ML systems. Building on this foundation, the book dives into measuring performance, from defining SLOs tailored for LLMs to monitoring computational and token-level metrics. Readers gain practical insights into structured logging, debugging, and distributed tracing methods that provide visibility into complex LLM workflows. Scaling challenges are addressed through strategies for cross-model observability, autoscaling, latency reduction, and fault-tolerant infrastructure design. The book further explores chaos engineering, guiding readers through resilience testing in LLMs and the automation of chaos experiments in CI/CD pipelines. Finally, it highlights monitoring, retraining, and ethical considerations in AI observability, including governance, privacy, and accountability.
In conclusion, this book provides a holistic roadmap to building reliable, transparent, and future-ready LLM systems.
What you will learn:
- How to design observability pipelines for LLMs, including token-level logging, prompt tracing, and
latency analysis.
- Techniques for applying chaos engineering principles to test LLM robustness under stress and
failure scenarios.
- Methods for building SLOs, SLAs, and dashboards tailored to inference quality and model
reliability.
- Strategies for monitoring hallucinations, drift, bias, and ethical failures in real-time.
Who this book is for:
This book is for AI infrastructure engineers, SREs, machine learning platform teams, and applied AI practitioners deploying or maintaining LLM-based applications.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Ankush Sharma is a veteran technologist and AI systems architect with over 20 years of expertise in distributed systems, cloud infrastructure, and AI platform engineering. He has led engineering teams at leading global technology companies and has been an active contributor to open-source AI infrastructure projects. His work has been recognised through conference talks, patents, and leading developer forums. He is based in the Bay Area, US.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Rarewaves USA United
HEBRON, KY, U.S.A.
Venditore AbeBooks dal 20 giugno 2025
Tariffe di spedizione nazionale per U.S.A.
| Articolo | Da 30 a 30 giorni lavorativi | Da 14 a 14 giorni lavorativi |
|---|---|---|
| Primo articolo | EUR 44,44 | EUR 59,54 |
Metodi di pagamento
Informazioni sull’azienda del venditore
Rarewaves USA
10100 West Sample Road, Ste 101
Coral Springs, FL U.S.A. 33065
Diritto di recesso
Se sei un consumatore puoi recedere dal contratto in conformità con quanto segue. Per Consumatore si intende qualsiasi persona fisica che agisce per scopi estranei alla propria attività commerciale, imprenditoriale, artigianale o professionale.
Informazioni sul diritto di recesso
Diritto legale di recesso
Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.
Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).
Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
Effetti del recesso
In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.
Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a Rarewaves USA United, Coral Springs, Florida, U.S.A., senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
Eccezioni al diritto di recesso
Il diritto di recesso non si applica a:
- La fornitura di giornali, periodici o riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento; e
- La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.
Condizioni di spedizione
Please note that we do not offer Priority shipping to any country.
We currently do not ship to the below countries:
Afghanistan
Bhutan
Brazil
Brunei Darussalam
Channel Islands
Chile
Israel
Lao
Mexico
Russian Federation
Saudi Arabia
South Africa
Yemen
Please do not attempt to place orders with any of these countries as a ship to address - they will be cancelled.